岗位职责
- 市场规划和产品设计：充分理解云计算以及大数据市场用户需求，熟悉业界主流云厂商各类大数据产品，基于业界主流的技术、市场需求、业务方向完成 MaxCompute 的产品规划和产品设计；推进 MaxCompute 向面向 AI 数据处理场景的转型。
- Data+AI 产品规划：负责 MaxCompute 在 Data+AI 融合场景下的产品战略制定与落地，聚焦结构化数据与非结构化数据的统一处理能力建设。深入理解大模型训练、推理及 Agent 应用的数据工程需求，设计面向 AI 工作流的数据计算框架，推动 MaxCompute 从传统大数据平台向全模态 AI 数据基础设施演进。探索 DataFrame API 与大模型生态的深度融合，关注行业化/场景化的产品方案需求，构建面向 Python/AI 开发者的友好交互体验，支持 PyTorch、TensorFlow 等主流 AI 框架的无缝集成。
- 产品管理和团队协同：负责 MaxCompute Data+AI 引擎产品的全生命周期管理，协调并驱动技术、测试、销售、运营、客服等多个团队共同完成产品业务目标。需特别加强与 AI 算法团队的跨部门协作，确保 Data+AI 产品方案的技术可行性与市场竞争力。
- 市场开发和业务拓展：围绕 MaxCompute 的商业增长，负责与运营、销售等市场团队合作，参与包括销售培训、市场推广、客户攻坚等相关市场活动，助力销售赢单、提升用户转化、优化用户留存。重点拓展 AI 原生企业客户，挖掘大模型训练数据准备、向量数据处理、Agent 记忆存储等新兴场景的商业机会。
- 产品改进和体验优化：围绕 MaxCompute 的产品体验，持续追踪用户反馈的问题、推进产品需求管理、优化产品用户体验，根据公司业务发展方向和市场变化及时推进产品迭代改进，推动产品不断完善和升级上市。针对 MaxFrame，需重点关注 AI 开发者群体的使用痛点，优化 DataFrame 操作性能、提升与 Jupyter/Colab 等开发环境的集成体验、简化 AI 数据预处理流程。
- 关注行业和追踪竞对：追踪当下大数据以及 AI 技术趋势变化，关注大数据市场分析，挖掘业界优秀友商动态。重点关注 友商在 Data+AI 融合方向的进展，关注并分析开源分布式 DataFrame 框架的技术演进路线，为 MaxFrame 的产品差异化竞争提供决策依据。
职位要求
- 行业经验与技术背景：有大数据行业或者项目积累，熟悉国际主流云厂商大数据产品，包括但不限于 BigQuery、Snowflake、Databricks 等技术产品，熟悉开源主流技术产品，包括但不限于 Ray、Daft、Hadoop、Hive、Spark、Flink 等技术，曾负责或者参与大数据相关项目者优先。具备 AI/ML 领域项目经验者优先，熟悉大模型训练数据管线、特征工程、向量数据库等技术栈。5年以上相关领域的工作经验。
- Data+AI 产品专业能力：深刻理解 Data+AI 融合趋势，具备将大数据处理能力与 AI 应用场景结合的产品设计经验。熟悉主流 AI 框架（PyTorch、TensorFlow）及其数据加载机制，了解 DataFrame在机器学习工作流中的核心作用。熟悉 Python 生态，理解 Pandas、Polars、Ray Data 等工具的技术特点与应用场景，有相关产品设计经验者优先。
- 技术沉淀与趋势洞察：有深厚的技术沉淀，洞察当下技术趋势，全面理解业务、功能、领域和技术架构，能简化技术语言，从客户价值角度影响技术方案选型。对 AI Infra、MLOps、Data Engineering 交叉领域有深入研究，能够预判大模型时代数据基础设施的演进方向，提前布局 MaxFrame的核心能力。有数据引擎工程研发或算法工程师从业经历者优先；
- 产品经理软技能：具备优秀的产品经理软技能，包括能够熟练使用产品经理工作周边相关 AI 工具；具备优秀的文档能力，使用文字、图示清楚地表达架构意图；具备娴熟的沟通技巧，执行力强，具有优秀的团队合作精神、敬业精神。能够与 AI 算法工程师、工程研发等角色高效协作，理解其技术语言与工作习惯，精准捕捉 AI 场景下的数据产品需求。
- 学历与综合素质：本科或以上学历，计算机相关专业，具备良好的沟通能力和自我学习能力，持续保持自我成长的能力。有 AI 相关学术背景或认证者优先（如机器学习、深度学习课程经历，或 TensorFlow/PyTorch 官方认证）。
